Serum Fructosamine and Subsequent Breast Cancer Risk: A Nested Case-Control Study in the ORDET Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
There is evidence that abnormal glucose metabolism may contribute to the risk of breast cancer. The measurement of markers of glucose metabolism could help to identify women at risk for breast cancer. Serum fructosamine is one such marker. In this study, we investigated whether prediagnostic serum fructosamine was associated with breast cancer. Between 1987 and 1992, 10,786 women ages 35 to 69 were recruited in Italy for a prospective study. Women with a history of cancer or on hormone therapy were excluded at baseline. Blood samples were collected after 12 hours fasting from all participants at recruitment. After 5.5 years of follow-up, 144 breast cancer cases were identified and four matched controls were selected from the cohort; serum fructosamine levels were measured in both groups at baseline. Adjusted odds ratios (OR) for the highest tertile of serum fructosamine compared to the lowest was 1.60 [95% confidence interval (CI), 0.95-2.73]. In premenopausal women, the OR was 1.58 (95% CI, 0.76-3.40) and in postmenopausal women, the OR was 1.60 (95% CI, 0.76-3.48). Serum fructosamine levels tended to be positively associated with breast cancer risk independent of menopausal status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».